Cinco casos de uso atraentes: como a segmentação preditiva eleva as plataformas de vídeo sob demanda

Imagine um mundo onde sua plataforma de vídeo sob demanda favorita saiba o que você gosta de assistir sem que você precise procurar algo por 30 minutos seguidos. Parece um sonho? Bem, prepare-se para acordar para a realidade, enquanto nos aprofundamos no fascinante reino da segmentação preditiva e no seu impacto revolucionário na indústria de mídia e entretenimento.

As plataformas de vídeo sob demanda tornaram-se uma parte indispensável de nossas vidas. Desde assistir aos nossos programas favoritos nos fins de semana até ficar por dentro dos últimos sucessos de bilheteria em nosso trajeto diário, essas plataformas transformaram a maneira como consumimos entretenimento. Em 2023, a receita das plataformas de vídeo OTT será próxima de US$ 300 bilhões. Com a concorrência cada vez maior no mercado, estas plataformas enfrentam um desafio monumental: como envolver e reter os espectadores no meio de um mar de opções de conteúdo.

É aqui que entra em ação a magia da segmentação preditiva. Recomendações de conteúdo de tamanho único são coisa do passado. Os espectadores agora exigem experiências personalizadas que correspondam aos seus gostos e preferências únicos. Para se manterem à frente nesta indústria acirrada, as plataformas de vídeo sob demanda precisam aproveitar o poder dos dados para compreender seus espectadores em um nível mais profundo.

A segmentação preditiva atua como uma chave para desbloquear o tesouro de insights do visualizador. Ao analisar grandes quantidades de dados, incluindo comportamento de visualização anterior, preferências de género, tempo de visualização e interações, as plataformas podem obter uma compreensão abrangente do seu público. Já se foram os dias em que dependíamos de instintos ou suposições generalizadas. Hoje, a tomada de decisões baseada em dados reina suprema.

Compreendendo a segmentação preditiva na indústria de mídia e entretenimento

A segmentação preditiva é uma ferramenta poderosa que pode ajudar plataformas de vídeo sob demanda a fornecer recomendações de conteúdo personalizadas em grande escala. Ao analisar os dados do usuário e identificar padrões, a segmentação preditiva pode prever em qual conteúdo os usuários provavelmente estarão interessados, mesmo antes de eles próprios saberem disso.

Isto é especialmente importante na indústria de mídia e entretenimento, onde há uma grande quantidade de conteúdo disponível. Com tantas opções para escolher, pode ser difícil para os usuários encontrarem o conteúdo que realmente lhes interessa. A segmentação preditiva pode ajudar a resolver esse problema, recomendando o conteúdo mais relevante aos usuários com base em suas preferências individuais.

Aqui estão alguns dos desafios enfrentados pelas plataformas de vídeo sob demanda no fornecimento de recomendações de conteúdo personalizadas em grande escala:

• O grande volume de dados: as plataformas de vídeo sob demanda geram uma enorme quantidade de dados sobre o comportamento do usuário. Esses dados podem ser usados ​​para criar perfis de usuário detalhados, mas também pode ser complicado de gerenciar.
• A necessidade de personalização em tempo real: os usuários esperam poder encontrar o conteúdo que procuram de forma rápida e fácil. Isto significa que as plataformas de vídeo sob demanda precisam ser capazes de fornecer recomendações personalizadas em tempo real.
• A necessidade de melhoria contínua: As preferências do usuário mudam com o tempo. As plataformas de vídeo sob demanda precisam ser capazes de atualizar continuamente suas recomendações para acompanhar essas mudanças.

Tipos de segmentos preditivos

Existem dois tipos principais de segmentos preditivos:

• Segmentos preditivos estáticos podem ser úteis para identificar tendências amplas no comportamento do usuário. Por exemplo, um segmento preditivo estático poderia ser criado para identificar todos os usuários que assistiram a um determinado programa de TV. Essas informações poderiam então ser usadas para direcionar esses usuários a campanhas de marketing para conteúdo relacionado.
• Os segmentos preditivos dinâmicos são mais complexos, mas podem ser mais eficazes na personalização de recomendações de conteúdo. Por exemplo, um segmento preditivo dinâmico poderia ser criado para identificar usuários que provavelmente estarão interessados ​​em um programa de TV específico com base em seu comportamento de visualização anterior, histórico de pesquisa e outros fatores. Essas informações poderiam então ser usadas para recomendar o programa de TV a esses usuários quando eles estiverem navegando na plataforma.

Caso de uso 1: recomendações personalizadas com base nas preferências de gênero

Como a segmentação preditiva ajuda as plataformas de vídeo sob demanda a analisar os dados do espectador para entender as preferências individuais de gênero

As plataformas de vídeo sob demanda geram uma enorme quantidade de dados sobre o comportamento do usuário. Esses dados podem ser usados ​​para criar perfis de usuário detalhados, incluindo histórico de visualização, histórico de pesquisa e outros fatores. A segmentação preditiva pode ajudar as plataformas a analisar esses dados para identificar padrões no comportamento do usuário. Por exemplo, uma plataforma poderia usar segmentação preditiva para identificar usuários com vários graus de probabilidade de estarem interessados ​​em um gênero específico de conteúdo, como filmes de ação ou comédias românticas.

Depois que uma plataforma identifica as preferências de gênero dos usuários, ela pode usar essas informações para fornecer recomendações de conteúdo personalizadas. Por exemplo, quando um usuário faz login na plataforma, ele pode receber uma lista de vídeos recomendados com base em suas preferências de gênero. A plataforma também poderia usar segmentação preditiva para atingir os usuários com campanhas de marketing personalizadas para conteúdo que provavelmente lhes interessaria.

O impacto das recomendações personalizadas

Recomendações de conteúdo personalizadas podem ter um impacto significativo na satisfação do espectador, no tempo de exibição e na fidelidade à plataforma. Quando os usuários recebem conteúdo relevante aos seus interesses, é mais provável que fiquem satisfeitos com sua experiência de visualização. Isso pode levar a um aumento no tempo de exibição, pois é mais provável que os usuários continuem assistindo ao conteúdo de que gostam. Além disso, recomendações personalizadas podem ajudar a impulsionar a fidelidade à plataforma, pois é mais provável que os usuários optem por uma plataforma que lhes forneça o conteúdo que desejam.

Aqui estão alguns exemplos específicos de como as plataformas de vídeo sob demanda estão usando segmentação preditiva para fornecer recomendações de conteúdo personalizadas:

• A Netflix usa segmentação preditiva para recomendar filmes e programas de TV aos usuários com base em seu histórico de visualização, classificações e histórico de pesquisa.
• O Hulu usa segmentação preditiva para recomendar conteúdo aos usuários com base em sua localização, hora do dia e outros fatores.
• Amazon Prime Video usa segmentação preditiva para recomendar conteúdo aos usuários com base em seu histórico de compras, análises de produtos e outros fatores.

Estes são apenas alguns exemplos de como as plataformas de vídeo sob demanda estão usando segmentação preditiva para fornecer recomendações de conteúdo personalizadas. À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar formas ainda mais inovadoras e personalizadas de recomendar conteúdo aos usuários.

Caso de uso 2: segmentação de público para promoção de conteúdo direcionado

A segmentação preditiva emergiu como um divisor de águas para plataformas de vídeo sob demanda, capacitando os provedores a manipular os dados dos usuários com notável precisão. A segmentação preditiva atua como uma ferramenta poderosa para dividir seu público em grupos distintos com base em vários fatores. Os dados demográficos, como idade, sexo e localização, fornecem uma compreensão básica da sua base de usuários. Os dados psicográficos, incluindo preferências, interesses e atitudes, aprofundam-se nas mentes dos espectadores. Além disso, a análise de dados de comportamento de visualização oferece insights sobre gêneros, temas e conteúdo específico que cativam diferentes segmentos do público.

À medida que esses segmentos são estabelecidos, as plataformas de vídeo sob demanda podem adaptar suas promoções e recomendações de conteúdo com precisão excepcional. Ao compreender as preferências e comportamentos de cada segmento, a plataforma pode servir-lhes conteúdo relevante que ressoe profundamente.

Uma plataforma de dados do cliente (CDP) pode ajudar as plataformas de vídeo sob demanda a unificar diferentes fontes de dados, como perfis de usuário, histórico de visualização e histórico de compras. Isso permite que as plataformas criem uma imagem de 360 ​​graus de cada usuário, que pode ser usada para uma segmentação preditiva mais precisa.

Os benefícios da segmentação de público

A segmentação de público traz muitos benefícios, como:

1. Melhor descoberta de conteúdo: quando os usuários recebem conteúdo relevante aos seus interesses, é mais provável que descubram novos conteúdos de que irão gostar.
2. Maior envolvimento: quando os usuários veem conteúdo no qual estão interessados, é mais provável que eles se envolvam com ele, assistindo, compartilhando ou comentando.
3. Taxas de conversão mais altas: quando os usuários são direcionados a conteúdo relevante aos seus interesses, eles têm maior probabilidade de realizar conversões, como assinar um canal, comprar um produto ou inscrever-se em um serviço.

Caso de uso 3: previsão de rotatividade e estratégias de retenção proativa

Como a segmentação preditiva ajuda as plataformas de vídeo sob demanda a identificar padrões e indicadores de rotatividade de espectadores

Imagine o seguinte: uma plataforma identifica usuários que não assistiram nada em um determinado período ou aqueles que apertaram o temido botão “cancelar inscrição”. Essas podem ser algumas dicas úteis para prever a rotatividade.

Então, o que as plataformas de vídeo sob demanda fazem com essas informações valiosas? Bem, eles ficam proativos! Munidas desse conhecimento, as plataformas podem implementar estratégias de retenção para manter seus usuários satisfeitos e grudados na tela. Ofertas personalizadas, campanhas oportunas de reengajamento e recomendações de conteúdo direcionado são apenas algumas das maneiras pelas quais eles fazem sua mágica. Essas estratégias podem incluir ofertas personalizadas, campanhas oportunas de reengajamento e recomendações de conteúdo direcionado.

• Ofertas personalizadas: as plataformas podem usar segmentação preditiva para identificar usuários que provavelmente estarão interessados ​​em ofertas específicas, como descontos em assinaturas ou avaliações gratuitas de novos conteúdos.
• Campanhas oportunas de reengajamento: as plataformas podem usar segmentação preditiva para identificar usuários que não estiveram ativos em um determinado período de tempo. Esses usuários podem ser alvo de campanhas de reengajamento, como lembretes por e-mail ou notificações push, para incentivá-los a voltar à plataforma.
• Recomendações de conteúdo direcionado: as plataformas podem usar segmentação preditiva para identificar usuários que provavelmente estarão interessados ​​em conteúdo específico. Esses usuários podem receber recomendações de conteúdo relevante aos seus interesses, o que pode ajudar a mantê-los engajados na plataforma.

O impacto positivo da previsão de rotatividade

A previsão de rotatividade e a retenção proativa podem ter um impacto significativo na redução da rotatividade de clientes e no aumento da fidelidade do espectador. Ao identificar os usuários com probabilidade de abandono, as plataformas podem tomar medidas para evitar que eles saiam. Isso pode economizar dinheiro da plataforma em custos de aquisição de clientes e também pode ajudar a reter clientes valiosos.

Aqui estão alguns benefícios adicionais da previsão de rotatividade e retenção proativa:

• Aumento da receita: Ao reduzir o churn, as plataformas podem aumentar a sua receita retendo mais clientes.
• Maior satisfação do cliente: estratégias proativas de retenção podem ajudar a melhorar a satisfação do cliente, mantendo os usuários engajados e satisfeitos com a plataforma.
• Maior fidelidade à marca: Ao mostrar que valorizam os seus clientes, as plataformas podem fidelizar e incentivar os clientes a continuarem a utilizar a plataforma.

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Caso de uso 4: segmentação de anúncios e otimização de receita

Como a segmentação preditiva auxilia as plataformas de vídeo sob demanda na otimização da segmentação de anúncios

As plataformas de vídeo sob demanda geram uma enorme quantidade de dados sobre o comportamento do usuário, como histórico de visualização, dados demográficos e interesses. Esses dados podem ser usados ​​para criar perfis detalhados de cada usuário, que podem então ser usados ​​para direcionar anúncios de forma mais eficaz. A segmentação preditiva é uma ferramenta poderosa que pode ajudar as plataformas de vídeo sob demanda a otimizar a segmentação de anúncios, identificando padrões no comportamento do usuário e prevendo quais anúncios têm maior probabilidade de serem clicados por cada usuário.

As plataformas podem usar essas informações para entregar anúncios personalizados a segmentos específicos de espectadores. Isso pode ajudar a aumentar o envolvimento e a receita do anúncio. Por exemplo, uma plataforma pode direcionar aos usuários que assistiram a um determinado gênero de conteúdo anúncios de produtos ou serviços relacionados a esse gênero.

A importância de equilibrar a personalização do anúncio com a privacidade e transparência do visualizador

Embora a segmentação preditiva possa ser uma ferramenta poderosa para aumentar o envolvimento e a receita do anúncio, é importante equilibrar a personalização do anúncio com a privacidade e a transparência do visualizador. As plataformas devem sempre oferecer aos utilizadores a opção de optar por não receber anúncios personalizados e devem ser claros sobre a forma como os seus dados estão a ser utilizados.

Aqui estão algumas maneiras de usar segmentação preditiva para segmentação de anúncios:

• Maior envolvimento com o anúncio: os anúncios personalizados têm maior probabilidade de serem clicados pelos usuários, o que pode levar a um maior envolvimento com o anúncio.
• Aumento do conhecimento da marca: anúncios personalizados podem ajudar a aumentar o conhecimento da marca, expondo os usuários a novos produtos e serviços nos quais possam estar interessados.
• Maior satisfação do cliente: os usuários têm maior probabilidade de ficar satisfeitos com uma plataforma que lhes fornece anúncios relevantes.

Aqui estão algumas dicas para equilibrar a personalização do anúncio com a privacidade e transparência do visualizador:

• Dê aos usuários a opção de desativar anúncios personalizados. Isso permite que os usuários controlem como seus dados são usados ​​para segmentação de anúncios.
• Seja claro sobre como seus dados estão sendo usados. Deixe os usuários saberem quais dados você coleta, como você os usa e como eles podem controlá-los.
• Use a personalização de anúncios de forma responsável. Não use a personalização de anúncios para explorar usuários ou direcioná-los a conteúdo confidencial ou impróprio.

Seguindo essas dicas, você pode usar a segmentação preditiva para melhorar a segmentação e a receita dos anúncios, ao mesmo tempo que protege a privacidade e a transparência do usuário.

Caso de uso 5: Produção de conteúdo e decisões de investimento

Com a segmentação preditiva, as plataformas de vídeo sob demanda ganham uma vantagem estratégica na criação e aquisição de conteúdo. Ao analisar as preferências e tendências dos espectadores, eles podem adaptar seus esforços de produção de conteúdo para entregar o que os espectadores mais desejam. Sejam gêneros, temas ou formatos específicos – as plataformas podem alinhar suas ofertas de conteúdo com as preferências exatas de seu público.

Além disso, a segmentação preditiva ajuda a identificar o conteúdo com probabilidade de prosperar. Ao reconhecerem as tendências crescentes e os padrões de visualização, as plataformas podem investir de forma sensata, reduzindo os riscos de produção e garantindo maiores probabilidades de sucesso para novos conteúdos.

Adotar decisões de conteúdo baseadas em dados traz uma série de benefícios para plataformas de vídeo sob demanda e também para seu público. Ao atender precisamente às preferências do espectador, as plataformas podem aumentar a relevância do conteúdo, oferecendo uma experiência de visualização mais personalizada e satisfatória. Quando os espectadores encontram conteúdo que corresponde aos seus gostos, é mais provável que permaneçam engajados e satisfeitos com a plataforma.

A redução dos riscos de produção é mais uma vantagem na segmentação preditiva. Munidas de insights sobre o que funciona melhor, as plataformas podem otimizar seus investimentos em conteúdo, garantindo que os recursos sejam direcionados para projetos que estejam bem alinhados com os interesses do seu público.

Conclusão

Concluindo, o papel da segmentação preditiva no mundo das plataformas de vídeo sob demanda é inegável, conforme demonstrado pelos cinco casos de uso atraentes explorados neste blog. Ao aproveitar o poder dos dados do usuário, a segmentação preditiva capacita as plataformas a adaptarem suas ofertas de conteúdo, otimizarem estratégias promocionais e promoverem relacionamentos duradouros com seu público.

Na indústria de mídia e entretenimento em ritmo acelerado, a segmentação preditiva é a chave para desbloquear todo o potencial de experiências personalizadas e envolvimento do espectador. Incentivamos todas as plataformas de vídeo sob demanda a adotarem essa tecnologia transformadora para obter uma vantagem competitiva no cenário dinâmico atual.

Não perca a oportunidade de elevar sua plataforma a novos patamares. Dê o próximo passo e explore os recursos de segmentação preditiva do WebEngage para ver como ele pode revolucionar sua plataforma de vídeo sob demanda, elevando-a a níveis sem precedentes de sucesso e satisfação do usuário.

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